%
% Constantes
%
% -------------------------------------------------------------------------
%
% Grupo 2
%

global G EPOCHS ETA ERROR_TOL BETA N A B FALSE LAYERS ALPHA A_ETA_ADAP B_ETA_ADAP;

% -------------------------------------------------------------------------
% Configuraciones con buenos resultados obtenidos
% -------------------------------------------------------------------------

% N = 2
% ETA = 0.005;
% BETA = 0.8
% LAYERS = [2 1];
% G = 1;
% A = -0.05 // B = 0.05
% Con N = 3 es la misma configuracion de arriba, salvo que LAYERS = [3 1]

% N = 2
% ETA = 0.025
% BETA = 1
% LAYERS = [4 1]
% G = 2
% A = -0.05 // B = 0.05
% Con N = 6 es la misma configuracion de arriba, salvo que LAYERS = [6 1]

% -------------------------------------------------------------------------

%ETA = 0.025;
%BETA = 1;
ETA = 0.02;
BETA = 0.8;

EPOCHS = 10000;

ERROR_TOL = 0.0025;

% N es la longitud del patron de entrada
N = 6;

% Layers es un vector cuya longitud indica la cantidad de capas que tiene
% la red, y el valor de cada elemento la cantidad de neuronas que hay en
% dicha capa
LAYERS = [4 1];

% Valores posibles de G:
%   1: tanh
%   2: exp
G = 1;

% Valor de la salida
FALSE = -1;

% Funcion de error
%   1: Error cuadratico medio
%   2: Medida entrópica
%ERROR = 1;

% Limite inferior (A) y superior (B) del intervalo de pesos
A = -0.5;
B = 0.5;

% Momentum
ALPHA = 1;

% Eta adaptativo
A_ETA_ADAP = 0.001;
B_ETA_ADAP = 0.5;
